最首先需要明確，f（a）對a求導，是將a視作了自變數，將f（a）視作因變數。自變數的描述形式一般為n行1列的列向量或矩陣，因變數的描述形式一般為1行m列的行向量或矩陣！
向量和矩陣求導的關鍵在於，找到自變數和因變數，並確定其維度！
向量部分：所有推理的基礎，0-4節。
矩陣部分：一句話，結果是超向量，完事了，5-7節。
事實上，這一條在許多矩陣相關的推理證明中非常重要！
標量y對列向量x的求導，實際上是求對x中每個元素的偏導數。
標量y對列向量x的求導為n行1列的列向量，和x同維度，每個元素對應表示y對x中對應元素的偏導數。
向量轉置的怎麼求導 向量求導
1.矩陣y對標量x求導 相當於每個元素求導數後轉置一下，注意m n矩陣求導後變成n m了 y y ij dy dx dy ji dx 2.標量y對列向量x求導 注意與上面不同，這次括號內是求偏導，不轉置，對n 1向量求導後還是n 1向量 y f x1,x2,xn dy dx dy dx1,dy dx...
向量轉置的怎麼求導 補充 向量函式求導
在學習數值優化的過程中,遇到了這麼乙個函式 是乙個n維向量,分別是另乙個函式的函式值,梯度和黑塞矩陣.很容易知道這個函式的輸入是乙個n維向量,輸出的是乙個實數.那麼如果對這個函式進行求導,又會變成什麼樣?向量與常數向量相乘後的求導 設求導變數 是常數向量.那麼有 所以有 由里奇微積分,可得 由於黑塞...
向量轉置的怎麼求導 機器學習中的向量求導和矩陣求導
首發於 首先，在機器學習中，對於研究經常需要用到的標量 向量 矩陣的求導，我們約定分子使用 根據上面的約定，我們研究一下五個分類 標號1 標號5對應後續標題 如下 上面的 表示我們主要討論的6個種類，對於矩陣對向量的求導 向量對矩陣的求導 矩陣對矩陣的求導 不予考慮。在機器學習中，我們預設向量用列向...